微信开源通用多模态嵌入模型 WeMM-Embedding，已大规模部署在微信推荐与搜索系统中

IT之家

9 月 4 日消息，微信 AI 官方今日宣布，将

微信线上每天调用十亿量级

的通用多模态嵌入模型 WeMM-Embedding 开源，

包含 2B、4B、9B 三个版本

，支持文本、图像、视频、视觉文档以及任意交错的多模态输入。

官方表示，WeMM-Embedding 选择基于

Qwen3.5

多模态架构作为统一骨干，让图像、视频和文字从一开始就在同一个模型中共同处理。

在权威多模态嵌入榜单 MMEB-v2 上，WeMM-Embedding-9B 以 80.6 分位列第一。2B 版本取得 77.9 分，超过此前领先的 8B 开源模型。

WeMM-Embedding

已大规模部署在微信的推荐与搜索系统中

，包括视频号、直播、公众号、电商与朋友圈，

每日调用量已达 10 亿量级

。模型生成的多模态表示被用于候选检索、排序特征构建、用户序列建模和跨域内容理解等环节。

在 26 项内部任务基准上，WeMM-Embedding-2B 相比同规模基线从 60.9 提升至 72.0，在分类、搜索、跨域匹配、文章相关和视频相关五类任务上均取得提升。

IT之家附相关链接：

• 
  

  
  论文链接：
  
  
  
  
  

  
  


• 
  

  
  代码仓库：
  
  
  
  
  

  
  


• 
  

  
  模型集合：
  
  
  
  
  

  
  

广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家包含外链的文章均包含本声明。